sparkStreaming之transform的细节前言代码总结黑名单

前言

本文是SparkStreaming的转换操作之transform的特殊之处

以下是本篇文章代码部分，所用语言是scala

代码

在代码中会首先展示普通的转换操作，然后再展示transform操作。

val socketLineDStream: ReceiverInputDStream[String] = streamingContext.socketTextStream('linux1', 8888)
// TODO Driver中执行一次
// 例如val a = 1 在Driver中只执行一次
// 首先看一下DStream的其他Transformations（转换）操作
socketLineDStream.map({
    case x => {
        // TODO Executor中执行n次（n是Executor数）
    }
}
)

// 重点来了，看一下DStream的transform转换操作
socketLineDStream.transform({
    case rdd => {
        // TODO Driver中执行m次（m是采集周期数）
        rdd.map({
            case x => {
                //TODO Executor中执行n次(n是Executor数)
            }
        })
    }
}
)

总结

下面对文章进行总结：

• transform中的注释处的m就是细节之处，它可以保证此处运行在Driver中的代码可以周期(SparkStreaming的数据采集周期)间变化，即每个数据周期transform走一遍。用处之一是黑名单的更新（比如恶意发帖的用户的更新）
• 为什么DStream.map里面的代码执行是在Executor？个人理解因为DStream在每个周期（批次）相当于就是一个RDD的封装，所以可以类比RDD.map()里面的代码是运行在Executor端

黑名单

补充黑名单的粗略代码：

object RealTimeApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("RealTimeApp").setMaster("local[*]")
    //2.创建StreamContext
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))
    //3.读取Kafka数据
    val kafkaDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = MyKafkaUtil.getKafkaStream("ads_log", ssc)
    //4.将从Kafka读取的数据转换成样例类对象
    val adsLogDStream: DStream[Ads_log] = kafkaDStream.map(
      record => {
        val value: String = record.value()
        val arr: Array[String] = value.split(" ")
        Ads_log(arr(0).toLong, arr(1), arr(2), arr(3), arr(4))
      }
    )
    //5.需求一：根据MySQL中的黑名单过滤当前数据集
    val filterAdsLogDStream: DStream[Ads_log] = BlackListHandler2.filterByBlackList(adsLogDStream)
    //6.需求二：将满足要求的用户写入黑名单
    BlackListHandler2.addBlackList(filterAdsLogDStream)
    //测试打印
    filterAdsLogDStream.cache()
    filterAdsLogDStream.count().print()
    //启动任务
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
  case class Ads_log(timestamp: Long, area: String, city: String, userid: String, adid: String)
}
// 放到里面和外面都行
// case class Ads_log(timestamp: Long, area: String, city: String, userid: String, adid: String)

补充黑名单的详细代码：

object SparkStreaming11_Req1_BlackList1 {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkStreaming")
        val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))
        val kafkaPara: Map[String, Object] = Map[String, Object](
            ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "linux1:9092,linux2:9092,linux3:9092",
            ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "atguigu",
            "key.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer",
            "value.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"
        )
        val kafkaDataDS: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
            ssc,
            LocationStrategies.PreferConsistent,
            ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Set("atguiguNew"), kafkaPara)
        ）
        val adClickData = kafkaDataDS.map(
            kafkaData => {
                val data = kafkaData.value()
                val datas = data.split(" ")
                AdClickData(datas(0),datas(1),datas(2),datas(3),datas(4))
            }
        ）
        val ds = adClickData.transform(
            rdd => {
                // TODO 通过JDBC周期性获取黑名单数据
                val blackList = ListBuffer[String]()
                val conn = JDBCUtil.getConnection
                val pstat = conn.prepareStatement("select userid from black_list")
                val rs: ResultSet = pstat.executeQuery()
                while ( rs.next() ) {
                     blackList.append(rs.getString(1))
                }
                rs.close()
                pstat.close()
                conn.close()
                // TODO 判断点击用户是否在黑名单中
                val filterRDD = rdd.filter(
                    data => {
                        !blackList.contains(data.user)
                    }
                )
                // TODO 如果用户不在黑名单中，那么进行统计数量（每个采集周期）
                filterRDD.map(
                    data => {
                        val sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd")
                        val day = sdf.format(new java.util.Date( data.ts.toLong ))
                        val user = data.user
                        val ad = data.ad
                        (( day, user, ad ), 1) // (word, count)
                    }
                ).reduceByKey(_+_)
            }
        )
        ds.foreachRDD(
            rdd => {
                // rdd. foreach方法会每一条数据创建连接
                // foreach方法是RDD的算子，算子之外的代码是在Driver端执行，算子内的代码是在Executor端执行
                // 这样就会涉及闭包操作，Driver端的数据就需要传递到Executor端，需要将数据进行序列化
                // 数据库的连接对象是不能序列化的。
                // RDD提供了一个算子可以有效提升效率 : foreachPartition
                // 可以一个分区创建一个连接对象，这样可以大幅度减少连接对象的数量，提升效率
                rdd.foreachPartition(
                    iter => {
                        val conn = JDBCUtil.getConnection
                        iter.foreach{
                            case ( ( day, user, ad ), count ) => {

                            }
                        }
                        conn.close()
                    }
                )
                rdd.foreach{
                    case ( ( day, user, ad ), count ) => {
                        println(s"${day} ${user} ${ad} ${count}")
                        if ( count >= 30 ) {
                            // TODO 如果统计数量超过点击阈值(30)，那么将用户拉入到黑名单
                            val conn = JDBCUtil.getConnection
                            val sql = """
                                     |insert into black_list (userid) values (?)
                                     |on DUPLICATE KEY
                                     |UPDATE userid = ?
                                     """.stripMargin
                            JDBCUtil.executeUpdate(conn, sql, Array( user, user ))
                            conn.close()
                        } else {
                            // TODO 如果没有超过阈值，那么需要将当天的广告点击数量进行更新。
                            val conn = JDBCUtil.getConnection
                            val sql = """
                                     |select
                                     | *
                                     | from user_ad_count
                                     |where dt = ? and userid = ? and adid = ?
                                     """.stripMargin
                            val flg = JDBCUtil.isExist(conn, sql, Array( day, user, ad ))
                            // 查询统计表数据
                            if (flg) {
                                // 如果存在数据，那么更新
                                val sql1 = """
                                          |update user_ad_count
                                          | set count = count + ?
                                          | where dt = ? and userid = ? and adid = ?
                                          """.stripMargin
                                JDBCUtil.executeUpdate(conn, sql1, Array(count, day, user, ad))
                                // TODO 判断更新后的点击数据是否超过阈值，如果超过，那么将用户拉入到黑名单。
                                val sql2 = """
                                          |select
                                          | *
                                          |from user_ad_count
                                          |where dt = ? and userid = ? and adid = ? and count >= 30
                                          """.stripMargin
                                val flg1 = JDBCUtil.isExist(conn, sql2, Array( day, user, ad ))
                                if ( flg1 ) {
                                    val sql3 = """
                                              |insert into black_list (userid) values (?)
                                              |on DUPLICATE KEY
                                              |UPDATE userid = ?
                                              """.stripMargin
                                   JDBCUtil.executeUpdate(conn, sql3, Array( user, user ))
                               }
                           } else {
                               val sql4 = """
                                         | insert into user_ad_count ( dt, userid, adid, count ) values ( ?, ?, ?, ? )
                                         """.stripMargin
                               JDBCUtil.executeUpdate(conn, sql4, Array( day, user, ad, count ))
                           }
                           conn.close()
                       }
                    }
                }
            }
        )
        ssc.start()
        ssc.awaitTermination()
    }
}
// 广告点击数据
case class AdClickData( ts:String, area:String, city:String, user:String, ad:String )

最后

以上就是明亮毛豆为你收集整理的sparkStreaming之transform的细节前言代码总结黑名单的全部内容，希望文章能够帮你解决sparkStreaming之transform的细节前言代码总结黑名单所遇到的程序开发问题。

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